通信世界網消息（CWW）2024年大模型技術加速迭代、產品豐富多樣、應用多點開花，助力千行百業加速智能化轉型，掀起變革浪潮?！?025年大模型將角逐下半場，需要新打法?！?2月18日，在2025年ICT行業趨勢年會“算網與AI大模型應用論壇”上，中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏講道。

何寶宏在演講中指出，2024年，全球訓練大語言模型的效果普遍不及預期，可能已經撞上“數據墻”。如OpenAI產品迭代明顯放緩；Anthroipc暫停Calude 3.5 Opus開發。另外，大模型產品迭代的速度也明顯在放緩,這些情況表明，大模型競賽的上半場已經進入“垃圾時間”。

對于大模型下半場的主賽道與新打法，何寶宏表示，大模型的下半場競賽可以有多個可選的轉變：從訓練轉為推理，從語言大模型轉到多模態大模型，從人類互聯網數據轉為AI合成數據和私域數據，從閉源過渡到基于開源，從拼性能到拼性價比，從虛擬智能到實體智能等。

具體來看，行業要“卷”合成數據，也需要謹慎。過去30年來互聯網上積累的數據，將在未來3~5年內被AI耗盡。但與此同時，Meta等的研究發現，即使只用了1%的合成數據，也將導致嚴重的模型崩潰。此外，現在互聯網上超過50%的流量是機器人在搬運，接下來網上將充斥著人工智能生成的內容人類生成的高質量數據很可能會被淹沒在AI生成的垃圾堆里。

“卷”開源，領先的開源模型的能力已經達到閉源模型能力的80%，但成本卻是閉源模型的1/20，那在大部分場景下會選擇開源模型。從效果來看，集中式訓練大模型已經導致對一般性智算需求的大降，加速大模型應用的私有化部署，行業大模型也將加速落地。

“卷”工程，大模型工程化過程中，長推理范式、可解釋性與透明度、可靠性與安全性、壓縮與輕量化、MLOps、記憶能力等方面仍是機會，仍有待突破。

“卷”性價比，一方面，根據相關測算，AI年產值超過6000億美元，才夠支付AI基礎設施的費用，但現在還缺5000億，且2024年5月開始的價格戰目前暫無停止的跡象。另一方面，國內單位算力成本大致相當于英偉達算力的1.5倍，但同等的大語言模型服務價格經常只有它的20%到50%。接下來，行業會更關注商業化和應用落地，更注重性價比。

而在接下來大模型自身主攻方向轉變的同時，算力等基礎設施、智能體等應用也將迎來更為徹底的變革。

大模型下半場，智能體將接棒大模型。何寶宏表示，盡管少數巨頭在繼續探索通用大模型的未知邊界，但更多數企業將聚焦探索各類LLM的好用（優化）和多用（場景）的路線，即Agent。未來幾年，Agent泡沫將興起，但Agent會有遺傳自LLM的“故疾”(如不可解釋性和幻覺)。另外，LLM的本質是壓縮，Agent的本質是目標導向，二者本質的不同，導致未來可能會出現三個問題：難以覺察的終極目標不一致性；難以理解的機器陌生的思維和行為方式；AI系統缺失的自我修正機制。

大模型下半場，算力不能只追求高性能。算力發展也將有三大轉變，一是發展邊緣算力、混合算力、云端算力、推理算力、節能算力、低成本算力等多樣化算力。二是從IDC到AIDC，之前IDC是技術創新的制高點，而現在AIDC不僅僅是技術創新，而是將重構整個生態，覆蓋Agent、網絡、芯片、風火水電等方方面面。三是從缺算到缺電，近年來數據中心耗電量持續上升，2030年AIDC耗電量將占全球總電量的20%，人工智能將激活全球核電市場。

大模型下半場，液冷從小眾走向剛需。數據顯示，2023年中國液冷服務器市場規模15.5億美元，同比增長52.6%，未來五年年復合增長率將達到45.8%。未來AIDC幾乎都要采用液冷解決方案，液冷將迎來爆發風口。

大模型下半場，信息基礎設施要智力在線。隨著科技變革，行業已經建成了龐大的通信基礎設施，正在大規模建設算力基礎設施，開始試點數據基礎設施，接下來還要探索和大力發展智力基礎設施。